Impact of Conifer Forest Litter on Microwave Emission at L-Band

This study reports on the utilization of microwave modeling, together with ground truth, and L-band (1.4-GHz) brightness temperatures to investigate the passive microwave characteristics of a conifer forest floor. The microwave data were acquired over a natural Virginia Pine forest in Maryland by a ground-based microwave active/passive instrument system in 2008/2009. Ground measurements of the tree biophysical parameters and forest floor characteristics were obtained during the field campaign. The test site consisted of medium-sized evergreen conifers with an average height of 12 m and average diameters at breast height of 12.6 cm. The site is a typical pine forest site in that there is a surface layer of loose debris/needles and an organic transition layer above the mineral soil. In an effort to characterize and model the impact of the surface litter layer, an experiment was conducted on a day with wet soil conditions, which involved removal of the surface litter layer from one half of the test site while keeping the other half undisturbed. The observations showed detectable decrease in emissivity for both polarizations after the surface litter layer was removed. A first-order radiative transfer model of the forest stands including the multilayer nature of the forest floor in conjunction with the ground truth data are used to compute forest emission. The model calculations reproduced the major features of the experimental data over the entire duration, which included the effects of surface litter and ground moisture content on overall emission. Both theory and experimental results confirm that the litter layer increases the observed canopy brightness temperature and obscure the soil emission

Assimilation of passive microwave AMSR-2 satellite observations in a snowpack evolution model over northeastern Canada

Over northeastern Canada, the amount of water stored in a snowpack, estimated by its snow water equivalent (SWE) amount, is a key variable for hydrological applications. The limited number of weather stations driving snowpack models over large and remote northern areas generates great uncertainty in SWE evolution. A data assimilation (DA) scheme was developed to improve SWE estimates by updating meteorological forcing data and snowpack states with passive microwave (PMW) satellite observations and without using any surface-based data. In this DA experiment, a particle filter with a Sequential Importance Resampling algorithm (SIR) was applied and an inflation technique of the observation error matrix was developed to avoid ensemble degeneracy. Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR-2) brightness temperature (TB) observations were assimilated into a chain of models composed of the Crocus multilayer snowpack model and radiative transfer models. The microwave snow emission model (Dense Media Radiative Transfer – Multi-Layer model, DMRT-ML), the vegetation transmissivity model (ω-τopt), and atmospheric and soil radiative transfer models were calibrated to simulate the contributions from the snowpack, the vegetation, and the soil, respectively, at the top of the atmosphere. DA experiments were performed for 12 stations where daily continuous SWE measurements were acquired over 4 winters (2012–2016). Best SWE estimates are obtained with the assimilation of the TBs at 11, 19, and 37&thinsp;GHz in vertical polarizations. The overall SWE bias is reduced by 68&thinsp;% compared to the original SWE simulations, from 23.7&thinsp;kg&thinsp;m−2 without assimilation to 7.5&thinsp;kg&thinsp;m−2 with the assimilation of the three frequencies. The overall SWE relative percentage of error (RPE) is 14.1&thinsp;% (19&thinsp;% without assimilation) for sites with a fraction of forest cover below 75&thinsp;%, which is in the range of accuracy needed for hydrological applications. This research opens the way for global applications to improve SWE estimates over large and remote areas, even when vegetation contributions are up to 50&thinsp;% of the PMW signal.</p

Modélisation de l’émission micro-onde hivernale en forêt boréale canadienne

La caractérisation du couvert nival en forêt boréale est un élément important pour la compréhension des régimes climatiques et hydrologiques. Depuis plusieurs années, l’utilisation des micro-ondes passives est étudiée pour l’estimation de l’équivalent en eau de la neige (SWE : Snow Water Equivalent) à partir de capteurs satellitaires. Les algorithmes empiriques traditionnels étant limités en forêt boréale, le couplage d’un modèle de transfert radiatif (MTR) micro-onde passive (qui prend en compte les contributions du sol, de la neige, de la végétation et de l’atmosphère) avec un modèle de neige pour l’inversion du SWE semble une avenue prometteuse. La thèse vise donc à coupler un MTR avec le schéma de surface du modèle climatique canadien (CLASS) dans une perspective d’application opérationnelle pour les estimations de SWE à partir de données satellitaires micro-onde à 10.7, 19 et 37 GHz. Dans ce contexte, certains aspects centraux du MTR, dont l’effet de la taille des grains ainsi que la contribution de la végétation sont développés et quantifiés. Le premier aspect étudié dans la thèse concerne l’adaptation du modèle d’émission micro-onde passive DMRT-ML (Dense media radiative transfer theory – multi layer) pour l’intégration d’une nouvelle métrique représentant la taille des grains (surface spécifique des grains de neige: SSA). L’étude basée sur des mesures radiométriques et de neige in situ, montre la pertinence de l’utilisation de la SSA dans DMRT-ML et permet d’analyser le sens physique de l’adaptation nécessaire pour amener le modèle à simuler les températures de brillance (T[indice inférieur B) de la neige avec une erreur quadratique moyenne minimale de l’ordre de 13 K. Dans un contexte du couplage entre le modèle de neige de CLASS et DMRT-ML, un modèle d’évolution de la SSA est ensuite implémenté dans CLASS. Les SSA simulées par le module développé sont validées avec des données in situ basées sur la réflectance de la neige dans l’infrarouge à courte longueur d’onde pour différents types d’environnement. Au niveau de la contribution de la végétation, le modèle γ-ω a été étudié à partir de différentes bases de données (satellite, avion et au sol) en forêt boréale dense. L’étude montre l’importance de la considération de la diffusion (ω) pour l’estimation de l’émission de la végétation, paramètre auparavant généralement négligé aux hautes fréquences. Ensuite, des relations entre les transmissivités et certains paramètres structuraux de la forêt, dont l’indice de surface foliaire (LAI), ont été établies pour des forêts boréales en été. Des valeurs d’albédo de diffusion (ω) ainsi que les paramètres définissant la réflectivité du sol (QH) en forêt boréale ont aussi été inversées. Finalement, les simulations de T [indice inférieur] B issues du couplage du MTR (DMRT-ML, modèle γ-ω, et modèle atmosphérique) avec CLASS (dont les SSA simulées) ont été comparées avec les données AMSR-E sur une série temporelle continue de sept ans. Les premières comparaisons montrent une différence entre les paramètres de végétation (γ-ω) d’été et d’hiver, ainsi qu’une importante contribution des croûtes de glace dans la neige au signal. Les simulations du modèle ajusté montrent une bonne correspondance avec les observations d’AMSR-E (de l’ordre de 3 à 7 K selon la fréquence et la polarisation). Des tests de sensibilité montrent par contre une faible sensibilité du MTR/CLASS au SWE pour des forêts denses et des couverts nivaux épais. Le MTR-CLASS développé pourrait permettre l’assimilation de températures de brillance satellitaires en forêt boréale dans des systèmes opérationnels pour l’amélioration de paramètres de surface, dont la neige, dans les modèles météorologiques et climatiques

Passive Microwave Remote Sensing of Snow Layers Using Novel Wideband Radiometer Systems and RFI Mitigation

Climate change can reduce the availability of water resources in many regions, and it will affect agriculture, industry, and energy supply. Snowpack monitoring is important in water resource management as well as flood and avalanche protection. The rapid melting process due to global warming changes the snowpacks' annual statistics, including the extent, and the snow water equivalent (SWE) of seasonal snowpacks, which results in non-stationary annual statistics that should be monitored in nearly daily intervals. The development of advanced radiometric sensors capable of accurately measuring the snowpack thickness and SWE is needed for the long-term study of the snowpack parameters' statistical changes. Passive microwave radiometry provides a means for measuring the microwave emission from a scene of snow and ice. A Wideband Autocorrelation Radiometer (ac{WiBAR}) operating from 1-2~GHz measures spontaneous emission from snowpack at long wavelengths where the scattering is minimized, but the snow layer coherent effects are preserved. By using a wide bandwidth to measure the spacing between frequencies of constructive and destructive interference of the emission from the soil under the snow, it can reveal the microwave travel time through the snow, and thus the snow depth. However, narrowband radio frequency interference (RFI) in the WiBAR's frequency of operations reduces the ability of the WiBAR to measure the thickness accurately. In addition, the current WiBAR system is a frequency domain, FD-WiBAR, system that uses a field-portable spectrum analyzer to collect the data and suffers from high data acquisition time which limits its applications for spaceborne and airborne technologies. In this work, a novel frequency tunable microwave comb filter is proposed for RFI mitigation. The frequency response of the proposed filter has a pattern with many frequencies band-pass and band rejection that preserves the frequency span while reducing the RFI. Moreover, we demonstrate time-domain WiBAR, TD-WiBAR, which presented as an alternative method for FD-WiBAR, and is capable of providing faster data acquisition. A new time-domain calibration is also developed for TD-WiBAR and evaluated with the frequency domain calibration. To validate the TD-WiBAR method, simulated laboratory measurements are performed using a microwave scene simulator circuit. Then the WiBAR instrument is enhanced with the proposed comb filter and showed the RFI mitigation in time-domain mode on an instrument bench test. Furthermore, we analyze the effects of an above snow vegetation layer on brightness temperature spectra, particularly the possible decay of wave coherence arising from volume scattering in the vegetation canopy. In our analysis, the snow layer is assumed to be flat, and its upward emission and surface reflectivities are modeled by a fully coherent model, while an incoherent radiative transfer model describes the volume scattering from the vegetation layer. We proposed a unified framework of vegetation scattering using radiative transfer (RT) theory for passive and active remote sensing of vegetated land surfaces, especially those associated with moderate-to-large vegetation water contents (VWCs), e.g., forest field. The framework allows for modeling passive and active microwave signatures of the vegetated field with the same physical parameters describing the vegetation structure. The proposed model is validated with the passive and active L-band sensor (PALS) acquired in SMAPVEX12 measurements in 2012, demonstrating the applicability of this model.PHDElectrical and Computer EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/169653/1/maryamsa_1.pd

Compréhension des températures de brillance en bande L dans les milieux forestiers multicouches dans une perspective d’amélioration de l’estimation de l’humidité du sol

L’humidité du sol est un maillon essentiel des cycles d’eau et d’énergie. Elle contrôle les processus d’évaporation du sol et de transpiration du couvert végétal. Dès lors, l’information de sa variabilité spatiale et temporelle est d’une importance capitale pour plusieurs disciplines scientifiques. Sur des couverts forestiers, le processus d’estimation de l’humidité du sol reste une problématique de recherche d’actualité. Ce processus est entravé par plusieurs difficultés de modélisation liées au milieu observé, telles que la densité du couvert végétal et son contenu en eau et la présence de couches-écrans du sol minéral comme la litière, l’humus et le sous-bois. Les paramètres d’observation du capteur, telle que la fréquence, introduisent également des difficultés de modélisation. La finalité de nos travaux de recherche est la compréhension de l’interaction des températures de brillance en bande L avec les couches de milieux forestiers afin d’identifier le potentiel de l’estimation de l’humidité du sol. Cette interaction sera étudiée en utilisant un modèle de transfert radiatif de diffusion d’ordre 1 développé par Kurum et al. (2011). Comparé au modèle semi-empirique τ – ω d’ordre 0, le modèle de Kurum et al. (2011) prend en considération les diffusions importantes se produisant dans un milieu forestier. De plus, il modélise physiquement les propriétés d’émission et d’extinction des éléments du couvert végétal forestier (arbres et sous-bois), ainsi que l’interaction de ce dernier avec les couches du sol forestier (sol minéral, litière, humus). Pour atteindre cet objectif, des données expérimentales ont été acquises sur quatre sites forestiers de feuillus. Ces sites présentent différentes caractéristiques de couvert végétal forestier et de sol. Les données expérimentales comprennent des données caractérisant le couvert végétal (forêt ou sous-bois), telles que la hauteur du couvert, sa densité, les dimensions et les constantes diélectriques des éléments le constituant. Pour ce qui est des sols forestiers, des données sur le contenu en eau et l’épaisseur de la couche de litière et/ou d’humus et l’humidité du sol minéral ont été acquises. Deux des sites (SF-MSA, SF-SIRENE) sont situés près du campus principal de l’Université de Sherbrooke, Québec, Canada. Les deux autres sites (F2 et F3) de la campagne SMAPVEX12 sont localisés au sud-ouest de l’aéroport Southport à Winnipeg, Manitoba, Canada. Le sol forestier des sites d’étude est composé de deux couches qui sont la couche du sol minéral sur laquelle est superposée une couche d’humus et de litière, dans le cas des sites forestiers de la campagne SMAPVEX12, et d’une fine couche de litière dans le cas des sites SF-MSA et SF-SIRENE. Le sous-bois des sites de la campagne SMAPVEX12 et du site SF-SIRENE est majoritairement composé de petits arbres et d’arbustes, alors que celui du site SF-MSA est composé d’une couche d’arbuste de frêne. Des données de température de brillance en bande L ont été acquises selon différentes configurations d’observation dans le but de garantir une complémentarité des données et une caractérisation séparée des contributions des couches constituant ces milieux forestiers. Deux objectifs majeurs ont été ciblés. Premièrement, les données acquises ont été utilisées pour faire l’évaluation du modèle de Kurum et al. (2011) sur les sites forestiers étudiés. Dans le processus d’évaluation, la couche de sous-bois a été prise en compte et la couche de litière et/ou d’humus a été intégrée à travers un modèle cohérent de réflectivité trois-couches des sols des sites forestiers d’étude. Deuxièmement, d’une part, les simulations de la solution d’ordre 0 (solution K0) du modèle de Kurum et al. (2011) sont comparées à celles du modèle semi-empirique τ – ω d’ordre 0. Cette comparaison est faite dans le but de montrer le sens physique des paramètres τ et ω du modèle τ – ω d’ordre 0. Un lien est fait avec les simulations de la solution d’ordre 1 (solution K1) du modèle de Kurum et al. (2011). D’autre part, les performances de la solution K1 et du modèle τ – ω seront comparées, en termes d’erreurs de simulations, par rapport aux températures de brillances acquises sur les sites forestiers étudiés. La comparaison des simulations du modèle τ – ω avec celles de la solution K1 a montré que la solution K1 fournit les meilleurs résultats de simulations. Pour les trois sites forestiers, la solution K1, pour les deux polarisations, surestime les mesures de températures de brillance. Les erreurs maximales de l’évaluation de la solution K1 ne dépassent pas 4,5 K. La comparaison des simulations de la solution K0 et K1 permettent d’expliquer le sens physique de l’albédo utilisé dans le modèle τ – ω. Les calculs théoriques de l’albédo effectif de la solution K1 montrent des valeurs comprises dans l’intervalle [0,050 0,085] en polarisation H et dans l’intervalle [0,070 0,090] en polarisation V. Dans le cas de la mission SMAP, la valeur de 0,05 est assignée à l’albédo effectif pour une large gamme de couverts forestiers indépendamment de la polarisation. Les valeurs d’albédo effectif utilisées dans la mission SMOS ([0,06 0,08]) sont comprises dans l’intervalle des valeurs calculées théoriquement par la solution K1. Nos résultats montrent que la valeur d’albédo effectif de 0,05 injecté au modèle τ – ω génère des températures de brillance qui surestiment les simulations théoriques, particulièrement en polarisation H. Elles surestiment davantage les mesures des radiomètres sur les sites SF-SIRENE, F2 et F3 de la campagne SMAPVEX12. Sur le site SF-MSA, cette valeur d’albédo effectif simule des températures de brillance qui sous-estiment les mesures du radiomètre. Ces résultats indiquent que cette valeur de 0,05 d’albédo effectif est faible pour le cas des sites SF-SIRENE et les sites F2 et F3 de la campagne SMAPVEX12. Par contre pour le site SF-MSA, cette valeur est élevée. Nos résultats montrent aussi que la valeur du paramètre effectif de rugosité h^', utilisée dans la mission SMAP, est inférieure aux valeurs estimées par les mesures de TB acquises sur les sols des sites forestiers SF-MSA et SF-SIRENE. Avec les mesures in situ acquises sous la canopée forestière du site SF-MSA et les résultats de simulations, le comportement radiatif des couches de litière et de sous-bois a bien été quantifié grâce à l’enlèvement successif de ces deux couches dans l’empreinte au sol du radiomètre. Le sous-bois, constitué d’arbustes de frêne, composé majoritairement de feuilles, est une très faible source d’émission et d’extinction. Le même constat est fait pour le sous-bois présent sur les sites de la campagne SMAPVEX12 et celui de la campagne SF-SIRENE. La couche de litière en conditions humides est une source d’émission, même avec des épaisseurs faibles (~ 1 cm). Sa contribution est plus importante en polarisation H qu’en polarisation V. Les mesures radiométriques prises au-dessus de la canopée forestière du site SF-SIRENE et les simulations ont démontré que dans les conditions denses de ce site forestier, les températures de brillance observées ou simulées sont insensibles à l’enlèvement de la couche de litière, et donc par ricochet seraient insensibles aux variations de l’HS. Il en ressort que selon la densité du couvert végétal et les conditions d’observation, le signal émanant des basses couches (sol minéral, litière, et sous-bois) peut être drastiquement atténué. Par conséquent, le lien entre l’humidité du sol et le signal acquis par le radiomètre n’est plus exploitable pour l’estimation de l’humidité du sol sur des couverts forestiers denses

Développement d’un système d’assimilation de mesures satellites micro-ondes passives dans un modèle de neige pour la prévision hydrologique au Québec

Dans le contexte québécois (Est du Canada), une bonne gestion de la ressource en eau est devenue un enjeu économique majeur et permet également d’éviter d’importantes catastrophes naturelles lors des crues printanières. La plus grande incertitude des modèles de prévision hydrologique résulte de la méconnaissance de la quantité de neige au sol accumulée durant l’hiver. Pour optimiser la gestion de ses barrages hydroélectriques, l'entreprise Hydro-Québec veut pouvoir mieux quantifier et anticiper l'apport en eau que représentera la fonte des neiges au printemps. Cet apport est estimé à partir de l’équivalent en eau de la neige (‘ÉEN’, ou Snow Water Equivalent, ‘SWE’) extrapolé sur l’ensemble d’un territoire. Cette étude se concentre sur la zone subarctique et boréale du Québec (58° - 45°N) incluant les bassins hydrographiques du complexe de la Baie James et du sud du Québec. Ces territoires représentent des régions immenses et hétérogènes difficiles d’accès. Le faible nombre de stations météorologiques permanentes et de relevés nivométriques entrainent de fortes incertitudes dans l’extrapolation de l’équivalent en eau de la neige, que ce soit à partir de mesures au sol ou de modèles de neige pilotés par des forçages météorologiques. La couverture quasi - quotidienne et globale des observations satellitaires est donc une source d’information au potentiel certain, mais encore peu utilisée pour ajuster les estimations de l’ÉEN dans les modèles hydrologiques. Utilisant les observations satellitaires micro-ondes passives (MOP) et des mesures de hauteurs de neige au sol pour ajuster les cartes de neige interpolées, le produit ÉEN GlobSnow2 est actuellement considéré comme un des plus performants à l’échelle globale. En comparant ce produit à une série temporelle de 30 ans de données au sol sur l’Est du Canada (1980 – 2009, avec un total de 38 990 mesures d’ÉEN), nous avons montré que sa précision n'était pas adaptée pour les besoins d'Hydro-Québec, avec une erreur quadratique moyenne (RMSE) relative de l'ordre de 36%. Une partie des incertitudes provient de la non représentativité des mesures de hauteur de neige au sol. Ce travail de thèse s'est donc concentré sur l'amélioration de la prédiction du couvert nival au Québec par l’assimilation des observations satellitaires MOP sans utilisation de relevés au sol. Les observations, décrites comme des températures de brillance (TB), sont fournies par les radiomètres AMSR-2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer – 2) embarqués sur le satellite Jaxa (10 x 10 km2). L’approche développée propose de coupler un modèle de neige (Crocus de Météo-France) avec un modèle de transfert radiatif (DMRT-ML du LGGE, Grenoble) pour simuler l’émission du manteau neigeux modélisé. Des modèles de transfert radiatifs de végétation, de sol et d’atmosphère sont ajoutés et calibrés pour représenter le signal MOP au niveau des capteurs satellitaires. Les observations MOP d’AMSR-2 sont alors assimilées en réajustant directement les forçages atmosphériques pilotant le modèle de neige. Ces forçages sont dérivés du modèle de prévision atmosphérique canadien GEM à 10 km de résolution spatiale. Le système d’assimilation implémenté est un filtre particulaire par rééchantillonnage d’importance. La chaîne de modèles a été calibrée et validée avec des mesures au sol de radiométrie micro-onde et des relevés continus d’ÉEN et de hauteurs de neige. L’assimilation des TB montre d'excellents résultats avec des observations synthétiques simulées, améliorant la RMSE sur l’ÉEN de 82% comparé aux simulations d’ÉEN sans assimilation. Les experiences préliminaires de l’assimilation des observations satellitaires d’AMSR-2 en 11, 19 et 37 GHz (verticale polarization) montrent une amélioration significative des biais sur les ÉEN simulés sur un important jeu de données ponctuelles (12 stations de mesures d’ÉEN continues sur 4 années). La moyenne des biais inversés des valeurs d’ÉEN moyens et maximums sont réduits respectivement de 71 % et 32 % par rapport aux simulations d’ÉEN sans assimilation. Avec l’assimilation des observations d’AMSR-2 et pour les sites avec moins de 75 % de couverts forestiers, le pourcentage d'erreur relative sur l’ÉEN par rapport aux observations est de 15 % (contre 20 % sans assimilation), soit une précision significativement améliorée pour des applications hydrologiques. Ce travail ouvre de nouvelles perspectives très prometteuses pour la cartographie d’ÉEN à des fins hydrologiques sur une base journalière

Analyse de la modélisation de l'émission multi-fréquences micro-onde des sols et de la neige, incluant les croutes de glace à l'aide du modèle Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS).

Résumé : L'étude du couvert nival est essentielle afin de mieux comprendre les processus climatiques et hydrologiques. De plus, avec les changements climatiques observés dans l'hémisphère nord, des événements de dégel-regel ou de pluie hivernale sont de plus en plus courants et produisent des croutes de glace dans le couvert nival affectant les moeurs des communautés arctiques en plus de menacer la survie de la faune arctique. La télédétection micro-ondes passives (MOP) démontre un grand potentiel de caractérisation du couvert nival. Toutefois, a fin de bien comprendre les mesures satellitaires, une modélisation adéquate du signal est nécessaire. L'objectif principal de cette thèse est d'analyser le transfert radiatif (TR) MOP des sols, de la neige et de la glace a fin de mieux caractériser les propriétés géophysiques du couvert nival par télédétection. De plus, un indice de détection des croutes de glace par télédétection MOP a été développé. Pour ce faire, le modèle Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS) a été étudié et calibré afin de minimiser les erreurs des températures de brillance simulées en présences de croutes de glace. La première amélioration faite à la modélisation du TR MOP de la neige a été la caractérisation de la taille des grains de neige. Deux nouveaux instruments, utilisant la réflectance dans le proche infrarouge, ont été développés afin de mesurer la surface spécifique de la neige (SSA). Il a été démontré que la SSA est un paramètre plus précis et plus objectif pour caractériser la taille des grains de neige. Les deux instruments ont démontré une incertitude de 10% sur la mesure de la SSA. De plus, la SSA a été calibré pour la modélisation MOP a n de minimiser l'erreur sur la modélisation de la température de brillance. Il a été démontré qu'un facteur multiplicatif [phi] = 1.3 appliqué au paramètre de taille des grains de neige dans MEMLS, paramètre dérivé de la SSA, est nécessaire afin de minimiser l'erreur des simulations. La deuxième amélioration apportée à la modélisation du TR MOP a été l'estimation de l'émission du sol. Des mesures radiométriques MOP in-situ ainsi que des profils de températures de sols organiques arctiques gelés ont été acquis et caractérisés a fin de simuler l'émission MOP de ces sols. Des constantes diélectriques effectives à 10.7, 19 et 37 GHz ainsi qu'une rugosité de surface effective des sols ont été déterminés pour simuler l'émission des sols. Une erreur quadratique moyenne (RMSE) de 4.65 K entre les simulations et les mesures MOP a été obtenue. Suite à la calibration du TR MOP du sol et de la neige, un module de TR de la glace a été implémenté dans MEMLS. Avec ce nouveau module, il a été possible de démontré que l'approximation de Born améliorée, déjà implémenté dans MEMLS, pouvait être utilisé pour simuler des croutes de glace pure à condition que la couche de glace soit caractérisée par une densité de 917 kg m[indice supérieur _3] et une taille des grains de neige de 0 mm. Il a aussi été démontré que, pour des sites caractérisés par des croutes de glace, les températures de brillances simulées des couverts de neige avec des croutes de glace ayant les propriétés mesurées in-situ (RMSE=11.3 K), avaient une erreur similaire aux températures de brillances simulées des couverts de neige pour des sites n'ayant pas de croutes de glace (RMSE=11.5 K). Avec le modèle MEMLS validé pour la simulation du TR MOP du sol, de la neige et de la glace, un indice de détection des croutes de glace par télédétection MOP a été développé. Il a été démontré que le ratio de polarisation (PR) était très affecté par la présence de croutes de glace dans le couvert de neige. Avec des simulations des PR à 10.7, 19 et 37 GHz sur des sites mesurés à Churchill (Manitoba, Canada), il a été possible de déterminer des seuils entre la moyenne hivernale des PR et les valeurs des PR mesurés indiquant la présence de croutes de glace. Ces seuils ont été appliqués sur une série temporelle de PR de 33 hivers d'un pixel du Nunavik (Québec, Canada) où les conditions de sols étaient similaires à ceux observés à Churchill. Plusieurs croutes de glace ont été détectées depuis 1995 et les mêmes événements entre 2002 et 2009 que (Roy, 2014) ont été détectés. Avec une validation in-situ, il serait possible de confirmer ces événements de croutes de glace mais (Roy, 2014) a démontré que ces événements ne pouvaient être expliqués que par la présence de croutes de glace dans le couvert de neige. Ces mêmes seuils sur les PR ont été appliqués sur un pixel de l'Île Banks (Territoires du Nord-Ouest, Canada). L'événement répertorié par (Grenfell et Putkonen, 2008) a été détecté. Plusieurs autres événements de croutes de glace ont été détectés dans les années 1990 et 2000 avec ces seuils. Tous ces événements ont suivi une période où les températures de l'air étaient près ou supérieures au point de congélation et sont rapidement retombées sous le point de congélation. Les températures de l'air peuvent être utilisées pour confirmer la possibilité de présence de croutes de glace mais seul la validation in-situ peut définitivement confirmer la présence de ces croutes.Abstract : Snow cover studies are essential to better understand climatic and hydrologic processes. With recent climate change observed in the northern hemisphere, more frequent rain-on-snow and meltrefreeze events have been reported, which affect the habits of the northern comunities and the survival of arctique wildlife. Passive microwave remote sensing has proven to be a great tool to characterize the state of snow cover. Nonetheless, proper modeling of the microwave signal is needed in order to understand how the parameters of the snowpack affect the measured signal. The main objective of this study is to analyze the soil, snow and ice radiative transfer in order to better characterize snow cover properties and develop an ice lens detection index with satellite passive microwave brightness temperatures. To do so, the passive microwave radiative transfer modeling of the Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS) was improved in order to minimize the errors on the brightness temperature simulations in the presence of ice lenses. The first improvement to passive microwave radiative transfer modeling of snow made was the snow grain size parameterization. Two new instruments, based on short wave infrared reflectance to measure the snow specific surface area (SSA) were developed. This parameter was shown to be a more accurate and objective to characterize snow grain size. The instruments showed an uncertainty of 10% to measure the SSA of snow. Also, the SSA of snow was calibrated for passive microwave modeling in order to reduce the errors on the simulated brightness temperatures. It was showed that a correction factor of φ = 1.3 needed to be applied to the grain size parameter of MEMLS, obtain through the SSA measurements, to minimize the simulation error. The second improvement to passive microwave radiative transfer modeling was the estimation of passive microwave soil emission. In-situ microwave measurements and physical temperature profiles of frozen organic arctic soils were acquired and characterized to improve the modeling of the soil emission. Effective permittivities at 10.7, 19 and 37 GHz and effective surface roughness were determined for this type of soil and the soil brightness temperature simulations were obtain with a minimal root mean square error (RMSE) of 4.65K. With the snow grain size and soil contributions to the emitted brightness temperature optimized, it was then possible to implement a passive microwave radiative transfer module of ice into MEMLS. With this module, it was possible to demonstrate that the improved Born approximation already implemented in MEMLS was equivalent to simulating a pure ice lens when the density of the layer was set to 917 kg m−3 and the grain size to 0 mm. This study also showed that by simulating ice lenses within the snow with there measured properties, the RMSE of the simulations (RMSE= 11.3 K) was similar to the RMSE for simulations of snowpacks where no ice lenses were measured (only snow, RMSE= 11.5 K). With the validated MEMLS model for snowpacks with ice lenses, an ice index was created. It is shown here that the polarization ratio (PR) was strongly affected by the presence of ice lenses within the snowpack. With simulations of the PR at 10.7, 19 and 37 GHz from measured snowpack properties in Chucrhill (Manitoba, Canada), thresholds between the measured PR and the mean winter PR were determined to detect the presence of ice within the snowpack. These thresholds were applied to a timeseries of nearly 34 years for a pixel in Nunavik (Quebec, Canada) where the soil surface is similar to that of the Churchill site. Many ice lenses are detected since 1995 with these thresholds and the same events as Roy (2014) were detected. With in-situ validation, it would be possible to confirm the precision of these thresholds but Roy (2014) showed that these events can not be explained by anything else than the presence of an ice layer within the snowpack. The same thresholds were applied to a pixel on Banks island (North-West Territories, Canada). The 2003 event that was reported by Grenfell et Putkonen (2008) was detected by the thresholds. Other events in the years 1990 and 2000’s were detected with these thresholds. These events all follow periods where the air temperature were warm and were followed by a quick drop in air temperature which could be used to validate the presence of ice layer within the snowpack. Nonetheless, without in-situ validation, these events can not be confirmed